拓海さん、AIの話を部下からよく聞くんですが、最近は病理のスライド画像をAIで診る研究が進んでいると聞きました。これって現場で使えるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！病理の全スライド画像、いわゆるWSIは非常に大きく、扱いが難しいですが、最近の研究は実用性を高める工夫が進んでいますよ。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
具体的に何が問題で、どう変わったのか教えてください。投資対効果の判断材料が欲しいのです。
良い問いです。要点は三つです。まず、データがギガピクセル級で処理が重い点。次に、細かな病変は局所的で、全体から見つけるのが難しい点。最後に、従来の注意機構（self-attention）は計算資源を食う点です。今回の研究はそこに手を入れていますよ。
それを踏まえて、具体的に何をするんですか。例えばうちの現場で計算機を買い替える必要があるのかどうか知りたいのです。
簡潔に申し上げると、計算負荷を下げる工夫で現行の設備でも実運用に近づける可能性が高まっています。Retention（保持）という仕組みで長いデータ列を効率よく扱い、速度とメモリ消費を下げています。だから大きな投資は抑えやすいです。
これって要するに、同じことをより計算の軽い方法でやれる、ということですか？要するにコストが下がるという理解で間違いないですか。
その理解は正しい方向です。ただし詳細はもう少し踏み込みますね。Retentionは自動車で言えば、長距離の荷物をある程度まとめて運ぶトレーラーのような仕組みで、重要な情報を効率的に運ぶことで燃費を良くします。結果として処理速度上昇と消費メモリ削減が両立できるのです。
なるほど。現場の担当者が扱えるようにするには何が必要ですか。現場はクラウドを使いたがらないですし、セキュリティ面の不安もあります。
運用面では三つの段階を想定すると良いです。まず、検証段階は小規模なオンプレで始め、モデル性能と推論速度を把握する段階です。次に、導入段階は業務フローに合わせたインタフェースを作る段階です。最後に、運用段階は監視と定期更新で安全性を保つ段階です。これなら現場の抵抗を減らせますよ。
ありがとうございます。それでは最後に、要点を簡潔に三つでまとめていただけますか。会議で伝えるときに助かります。
もちろんです。要点三つでまとめます。1) RetMILは高解像度WSIを効率的に処理し、計算負荷を下げる。2) 局所と全体の情報を保持して精度を担保する。3) 検証→導入→運用の段階設計で現場導入が現実的になる、です。一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。これって要するに、重いWSIの解析をより軽く、安全に、段階を踏んで導入できるようにする技術で、まずは小さく試して効果を見てから広げるということですね。私の言葉で整理するとこうなります。
